基于深度学习模型的行人检测

基于深度学习的行人检测方法通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。以下是一个基本的步骤：

1. 数据准备：收集并标记训练数据集，标注每个图像中的行人区域。

2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取行人图像的特征。可以使用预先训练的CNN模型，如VGG、ResNet等。

3. 对特征进行分类：将提取的特征输入到分类器中，并对其进行分类，以确定图像中是否存在行人。

4. 后处理：对分类结果进行后处理，例如使用非极大值抑制（NMS）来消除重复检测或对检测的框进行微调以更准确地定位行人。

目前，基于深度学习的行人检测方法已经在许多现实应用中得到了广泛应用，例如智能监控、自动驾驶等领域。